(57)【要約】【課題】画像データが表す画像内に表現された被写体を特定する精度を向上する。【解決手段】画像処理装置は、記憶部と、特徴量算出部と、条件推定部と、評価値算出部と、特定部と、を備える。記憶部は、複数の第１の対象物に対応する基準特徴量と、存在度情報とが格納される。各存在度情報は、存在条件毎に定められ、第１の対象物が存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む。特徴量算出部は、対象画像の画像特徴量を算出する。条件推定部は、存在条件の中から、対象画像の撮影時における撮影時条件を推定する。評価値算出部は、複数の第１の対象物毎に、撮影時条件に対応する第１の存在度を用いて、第１の対象物が対象画像の被写体である可能性の大きさを表す評価値を算出する。特定部は、基準特徴量と、画像特徴量と、評価値とを用いて、対象画像中の被写体を特定する。【選択図】図８
2007122321.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像中の被写体を特定するための画像処理装置であって、
複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の基準特徴量と、前記複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の存在度情報とが格納された記憶部であって、前記各存在度情報は、１または複数の存在条件毎に定められると共に対応する前記第１の対象物が前記存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む、前記記憶部と、
前記対象画像の特徴を示す画像特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記１または複数の存在条件の中から、前記対象画像の撮影時における１または複数の撮影時条件を推定する条件推定部と、
前記複数の第１の対象物毎に、前記第１の対象物に対応する前記存在度情報のうちの前記撮影時条件に対応する前記第１の存在度を用いて、前記第１の対象物が前記対象画像の被写体である可能性の大きさを表す評価値を算出する評価値算出部と、
前記複数の基準特徴量の一部または全部と、前記画像特徴量と、前記算出された評価値とを用いて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定する特定部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記特定部は、
前記複数の第１の対象物の中から、前記評価値に基づいて、前記対象画像中の被写体として特定される候補となる１または複数の候補対象物を抽出する抽出部を備え、
前記対象画像中の被写体を、前記１または複数の前記候補対象物の中から特定する、画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置において、
前記特定部は、前記複数の第１の対象物について、対応する前記評価値に基づいて優先順位を規定し、前記優先順位に従って、前記複数の第１の対象物のそれぞれについて、順次、前記対象画像中の被写体であるか否かを判定する、画像処理装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記特定部は、さらに、
前記複数の第１の対象物の一部または全部について、前記第１の対象物に対応する前記基準特徴量の前記画像特徴量に対する類似度を算出する類似度算出部と、
前記算出された類似度を、対応する前記評価値を用いて補正する類似度補正部と、
を備え、
補正後の前記類似度に基づいて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定する、画像処理装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の画像処理装置は、さらに、
前記対象画像と所定の関連を有する関連画像における被写体として既に特定されている１または複数の第２の対象物を認知する関連対象物認知部を備え、
前記条件推定部は、前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記撮影時条件を推定する、画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記関連画像は、その関連画像が撮影された位置と前記対象画像が撮影された位置との距離が所定値以下、かつ／または、その関連画像が撮影された時間と前記対象画像が撮影された時間との差が所定値以下の画像である、画像処理装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載の画像処理装置において、
前記条件推定部は、
前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記対象画像の撮影時において前記存在条件が存在する可能性の大きさを表す第２の存在度を、前記１または複数の存在条件のそれぞれについて算出し、
対応する前記第２の存在度が所定値以上である前記存在条件を、前記撮影時条件として推定する、画像処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理装置において、
前記特定部は、前記評価値の算出に、さらに、前記撮影時条件に対応する前記第２の存在度を用いる、画像処理装置。
【請求項９】
請求項５ないし請求項８のいずれかに記載の画像処理装置は、さらに、
複数の候補画像の中から、所定の条件に基づいて、前記関連画像を選択する関連画像選択部を備える、画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記対象画像は、所定の付属情報が関連づけられており、
前記記憶部には、さらに、前記１または複数の存在条件と、前記付属情報の値とが関連付けられたデータベースが格納されており、
前記画像処理装置は、さらに、
前記付属情報を取得する付属情報取得部を備え、
前記条件推定部は、前記データベースにおいて、前記取得された付属情報の値と関連付けられた前記存在条件を、前記撮影時条件として推定する、画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像処理装置において、
前記付属情報は、前記対象画像が撮影された位置を表す位置情報を含み、
前記データベースは、前記１または複数の存在条件と、前記１または複数の存在条件下にある位置とが関連付けられたデータベースであり、
前記付属情報取得部は、前記位置情報を取得する位置情報取得部であり、
前記条件推定部は、前記データベースにおいて、前記取得された位置情報が表す位置に関連付けられた前記存在条件を、前記撮影時条件として推定する、画像処理装置。
【請求項１２】
対象画像中の被写体を特定するための画像処理装置であって、
複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の基準特徴量と、前記複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の存在度情報とが格納された記憶部であって、前記各存在度情報は、１または複数の存在条件毎に定められると共に対応する前記第１の対象物が前記存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む、前記記憶部と、
前記対象画像の特徴を示す画像特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記対象画像と所定の関連を有する関連画像における被写体として既に特定されている１または複数の第２の対象物を認知する関連対象物認知部と、
前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記１または複数の存在条件の中から、前記対象画像の撮影時における１または複数の撮影時条件を推定する条件推定部と、
前記複数の基準特徴量と、前記画像特徴量と、前記存在度情報のうちの前記撮影時条件に対応する前記第１の存在度と、を用いて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定する特定部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画像処理装置において、
前記関連画像は、その関連画像が撮影された位置と前記対象画像が撮影された位置との距離が所定値以下、かつ／または、その関連画像が撮影された時間と前記対象画像が撮影された時間との差が所定値以下の画像である、画像処理装置。
【請求項１４】
請求項１２または請求項１３に記載の画像処理装置において、
前記条件推定部は、
前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記対象画像の撮影時において前記存在条件が存在する可能性の大きさを表す第２の存在度を、前記１または複数の存在条件のそれぞれについて算出し、
対応する前記第２の存在度が所定値以上である前記存在条件を、前記撮影時条件として推定する、画像処理装置。
【請求項１５】
請求項１２ないし請求項１４のいずれかに記載の画像処理装置は、さらに、
複数の候補画像の中から、所定の条件に基づいて、前記関連画像を選択する関連画像選択部を備える、画像処理装置。
【請求項１６】
複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の基準特徴量と、前記複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の存在度情報であって、前記各存在度情報は、１または複数の存在条件毎に定められると共に対応する前記第１の対象物が前記存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む、前記複数の存在度情報とを用いて、対象画像中の被写体を特定する画像処理方法であって、
前記対象画像の特徴を示す画像特徴量を算出し、
前記１または複数の存在条件の中から、前記対象画像の撮影時における１または複数の撮影時条件を推定し、
前記複数の第１の対象物毎に、前記第１の対象物に対応する前記存在度情報のうちの前記撮影時条件に対応する前記第１の存在度を用いて、前記第１の対象物が前記対象画像の被写体である可能性の大きさを表す評価値を算出し、
前記複数の基準特徴量の一部または全部と、前記画像特徴量と、前記算出された評価値とを用いて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定する、画像処理方法。
【請求項１７】
複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の基準特徴量と、前記複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の存在度情報であって、前記各存在度情報は、１または複数の存在条件毎に定められると共に対応する前記第１の対象物が前記存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む、前記複数の存在度情報とを用いて、対象画像中の被写体を特定する画像処理方法であって、
前記対象画像の特徴を示す画像特徴量を算出し、
前記対象画像と所定の関連を有する１または複数の関連画像における被写体として既に特定されている１または複数の第２の対象物を認知し、
前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記１または複数の存在条件の中から、前記対象画像の撮影時における１または複数の撮影時条件を推定し、
前記複数の基準特徴量と、前記画像特徴量と、前記存在度情報のうちの前記撮影時条件に対応する前記第１の存在度と、を用いて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定する、画像処理方法。
【請求項１８】
複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の基準特徴量と、前記複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の存在度情報であって、前記各存在度情報は、１または複数の存在条件毎に定められると共に対応する前記第１の対象物が前記存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む、前記複数の存在度情報とを用いて、コンピュータに、対象画像中の被写体を特定するためのさせるコンピュータプログラムであって、
前記対象画像の特徴を示す画像特徴量を算出する第１の機能と、
前記１または複数の存在条件の中から、前記対象画像の撮影時における１または複数の撮影時条件を推定する第２の機能と、
前記複数の第１の対象物毎に、前記第１の対象物に対応する前記存在度情報のうちの前記撮影時条件に対応する前記第１の存在度を用いて、前記第１の対象物が前記対象画像の被写体である可能性の大きさを表す評価値を算出する第３の機能と、
前記複数の基準特徴量の一部または全部と、前記画像特徴量と、前記算出された評価値とを用いて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定する第４の機能と、
を前記コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【請求項１９】
複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の基準特徴量と、前記複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の存在度情報であって、前記各存在度情報は、１または複数の存在条件毎に定められると共に対応する前記第１の対象物が前記存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む、前記複数の存在度情報とを用いて、コンピュータに、対象画像中の被写体を特定するためのさせるコンピュータプログラムであって、
前記対象画像の特徴を示す画像特徴量を算出する第１の機能と、
前記対象画像と所定の関連を有する関連画像における被写体として既に特定されている１または複数の第２の対象物を認知する第２の機能と、
前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記１または複数の存在条件の中から、前記対象画像の撮影時における１または複数の撮影時条件を推定する第３の機能と、
前記複数の基準特徴量と、前記画像特徴量と、前記存在度情報のうちの前記撮影時条件に対応する前記第１の存在度と、を用いて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定する第４の機能と、
を前記コンピュータに実現させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の技術に関し、特に、画像内に表現された被写体を特定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像に表現された被写体が何であるかを自動的に特定することが試みられている。この技術は、例えば、電子図鑑などとして機能する画像処理装置に適用される。
【０００３】
従来、被写体が表現された画像を用いて画像特徴量を算出し、該画像特徴量と、予め準備された複数の対象物の複数の基準特徴量のそれぞれと、を用いて得られる複数の類似度を用いて、高い類似度に対応する対象物が被写体として決定されていた。この種の画像認識処理において認識精度を向上させるため、認識結果の正しさを評価し、評価結果を画像認識処理にフィードバックする技術が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−１７５８６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来技術では、画像撮影時における条件（例えば、場所、季節）は考慮されていないため、画像中の被写体の特定精度を十分に向上させることができない場合があった。
【０００６】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、画像データが表す画像内に表現された被写体を特定する精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述の課題の少なくとも一部を解決するため、本発明の第１の態様は、対象画像中の被写体を特定するための画像処理装置を提供する。本発明の第１の態様に係る画像処理装置は、記憶部と、特徴量算出部と、条件推定部と、評価値算出部と、特定部と、を備える。前記記憶部は、複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の基準特徴量と、前記複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の存在度情報とが格納される。前記各存在度情報は、１または複数の存在条件毎に定められると共に対応する前記第１の対象物が前記存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む。前記特徴量算出部は、前記対象画像の特徴を示す画像特徴量を算出する。前記条件推定部は、前記１または複数の存在条件の中から、前記対象画像の撮影時における１または複数の撮影時条件を推定する。評価値算出部は、前記複数の第１の対象物毎に、前記第１の対象物に対応する前記存在度情報のうちの前記撮影時条件に対応する前記第１の存在度を用いて、前記第１の対象物が前記対象画像の被写体である可能性の大きさを表す評価値を算出する。前記特定部は、前記複数の基準特徴量の一部または全部と、前記画像特徴量と、前記算出された評価値とを用いて、前記対象画像中の被写体を前記複数の第１の対象物の中から特定する。
【０００８】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置によれば、対象画像の撮影時における条件を推定し、推定された条件に対応する第１の存在度を用いて、第１の対象物ごとに評価値を算出する。そして、これらの評価値を被写体特定に利用するので、被写体特定処理における被写体の特定精度および特定速度を向上することができる。
【０００９】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記特定部は、前記複数の第１の対象物の中から、前記評価値に基づいて、前記対象画像中の被写体として特定される候補となる１または複数の候補対象物を抽出する抽出部を備え、前記対象画像中の被写体を、前記１または複数の前記候補対象物の中から特定しても良い。こうすれば、第１の対象物の中から候補とされる対象物を絞り込むので、被写体特定処理に要する処理時間を低減することができる。また、被写体の特定精度を向上することができる。
【００１０】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記特定部は、前記複数の第１の対象物について、対応する前記評価値に基づいて優先順位を規定し、前記優先順位に従って、前記複数の第１の対象物のそれぞれについて、順次、前記対象画像中の被写体であるか否かを判定しても良い。こうすれば、評価値に基づいて規定された優先順位にしたがって、複数の第１の対象物のそれぞれについて、順次、対象画像中の被写体であるか否かを判定する。この結果、被写体特定処理に要する処理時間を低減することができる。また、被写体の特定精度を向上することができる。
【００１１】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記特定部は、さらに、前記複数の第１の対象物の一部または全部について、前記第１の対象物に対応する前記基準特徴量の前記画像特徴量に対する類似度を算出する類似度算出部と、前記算出された類似度を、対応する前記評価値を用いて補正する類似度補正部と、を備え、補正後の前記類似度に基づいて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定しても良い。こうすれば、当該補正によって、さらに、被写体の特定精度を向上することができる。
【００１２】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記対象画像と所定の関連を有する関連画像における被写体として既に特定されている１または複数の第２の対象物を認知する関連対象物認知部を備え、前記条件推定部は、前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記撮影時条件を推定しても良い。こうすれば、既にその被写体が特定されている関連画像を利用して、対象画像の撮影時における条件を容易に推定することができる。
【００１３】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記関連画像は、その関連画像が撮影された位置と前記対象画像が撮影された位置との距離が所定値以下、かつ／または、その関連画像が撮影された時間と前記対象画像が撮影された時間との差が所定値以下の画像であっても良い。
【００１４】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記条件推定部は、前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記対象画像の撮影時において前記存在条件が存在する可能性の大きさを表す第２の存在度を、前記１または複数の存在条件のそれぞれについて算出し、対応する前記第２の存在度が所定値以上である前記存在条件を、前記撮影時条件として推定しても良い。こうすれば、存在度情報を用いて、より適切な撮影時条件の推定を行うことができる。
【００１５】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記特定部は、前記評価値の算出に、さらに、前記撮影時条件に対応する前記第２の存在度を用いても良い。こうすれば、より適切な評価値を算出することができる。
【００１６】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、複数の候補画像の中から、所定の条件に基づいて、前記関連画像を選択する関連画像選択部を備えても良い。
【００１７】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記対象画像は、所定の付属情報が関連づけられており、前記記憶部には、さらに、前記１または複数の存在条件と、前記付属情報の値とが関連付けられたデータベースが格納されており、前記画像処理装置は、さらに、前記付属情報を取得する付属情報取得部を備え、前記条件推定部は、前記データベースにおいて、前記取得された付属情報の値に関連付けられた前記存在条件を、前記撮影時条件として推定しても良い。こうすれば、対象画像と関連付けられた付属情報を用いて、対象画像の撮影時における条件を容易に推定することができる。
【００１８】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置において、前記付属情報は、前記対象画像が撮影された位置を表す位置情報を含み、前記データベースは、前記１または複数の存在条件と、前記１または複数の条件下にある位置とが関連付けられたデータベースであり、前記付属情報取得部は、前記位置情報を取得する位置情報取得部であり、前記条件推定部は、前記データベースにおいて、前記取得された位置情報が表す位置に関連付けられた前記存在条件を、前記撮影時条件として推定しても良い。こうすれば、対象画像と関連付けられた位置情報を用いて、対象画像の撮影時における条件を容易に推定することができる。
【００１９】
本発明の第２の態様は、対象画像中の被写体を特定するための画像処理装置を提供する。本発明の第２の態様に係る画像処理装置は、記憶部と、特徴量算出部と、関連対象物認知部と、条件推定部と、特定部と、を備える。前記記憶部は、複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の基準特徴量と、前記複数の第１の対象物にそれぞれ対応する複数の存在度情報とが格納される。前記各存在度情報は、１または複数の存在条件毎に定められると共に対応する前記第１の対象物が前記存在条件下に存在する可能性の大きさを表す第１の存在度を含む。前記特徴量算出部は、前記対象画像の特徴を示す画像特徴量を算出する。前記関連対象物認知部は、１または複数の第２の対象物を認知する。前記第２の対象物は、前記対象画像と所定の関連を有する関連画像における被写体として既に特定されている対象物である。前記条件推定部は、前記１または複数の第２の対象物と同一または類似の前記第１の対象物に対応する前記存在度情報を用いて、前記１または複数の存在条件の中から、前記対象画像の撮影時における１または複数の撮影時条件を推定する。前記特定部は、前記複数の基準特徴量と、前記画像特徴量と、前記存在度情報のうちの前記撮影時条件に対応する前記第１の存在度と、を用いて、前記対象画像中の被写体を、前記複数の第１の対象物の中から特定する。
【００２０】
本発明の第２の態様に係る画像処理装置によれば、既にその被写体が特定されている関連画像を利用して、対象画像の撮影時における条件を推定することができる。そして、推定された条件を用いて対象画像の被写体を特定するので、被写体特定処理における被写体の特定精度および特定速度を向上することができる。
【００２１】
この発明は、種々の形態で実現することが可能であり、画像処理装置、被写体特定装置などの装置発明としての態様の他、例えば、画像処理方法、被写体特定方法などの方法発明として実現することができる。さらに、これらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の形態で実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
Ａ．第１実施例：
・画像処理装置の構成：
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、電子図鑑として機能する画像処理装置（パーソナルコンピュータ）２００を示す説明図である。この装置を用いることにより、ユーザは画像内に表現された被写体（例えば花）が何であるかが分からない場合に、被写体の特定結果を容易に得ることができると共に、被写体の詳細情報を得ることができる。
【００２３】
画像処理装置２００は、ＣＰＵ２１０と、ＲＯＭやＲＡＭなどの内部記憶装置２２０と、ハードディスクドライブに代表される外部記憶装置２４０と、表示部２６０と、マウスやキーボードなどの操作部２７０と、インタフェース部（Ｉ／Ｆ部）２９０と、を備えている。Ｉ／Ｆ部２９０は、外部に設けられた種々の機器との間でデータ通信を行う。例えば、Ｉ／Ｆ部２９０は、デジタルカメラ３００から画像データを受け取る。
【００２４】
外部記憶装置２４０には、植物や、動物、昆虫などのカテゴリ毎に分類された複数の図鑑データベース２４２が格納されている。各図鑑データベース２４２には、複数種の対象物の詳細情報が、各対象物の名称と対応付けて登録されている。例えば、植物の図鑑データベースには、対象物毎に、すなわち、植物の種類毎に、種々の角度から撮影された植物の画像や、花の色および形状、葉の色および形状、茎の色および形状、棲息地、棲息環境、発芽や開花の時期などの詳細情報が登録されている。
【００２５】
また、外部記憶装置２４０には、複数の図鑑データベース２４２に対応する複数の基準特徴量データベース２４４が格納されている。各基準特徴量データベース２４４には、各図鑑データベース２４２に登録された複数種の対象物に対応する複数の基準特徴量が、各対象物の名称と対応付けて登録されている。ここで、基準特徴量は、対象物の特徴を数値で示す情報である。
【００２６】
本実施例では、各対象物の所定の特徴を示す基準特徴量として、ＭＰＥＧ−７において採用されている色配置（Ｃｏｌｏｒ  Ｌａｙｏｕｔ）の手法を用いて算出される値を用いている。図２は、本実施例に用いる特徴量を説明する概念図である。基準特徴量は、計算機により対象物である被写体Ｓを有する画像データＲＧを解析することにより算出される。具体的には、計算機は、図２（ａ）に示すように、対象物を被写体とする画像データＲＧを８×８の小ブロックに分割し、各小ブロックを構成する画素データの値（Ｒ、Ｇ、Ｂ）の平均値（Ｒave、Ｇave、Ｂave）を各小ブロックの代表値（Ｒrep、Ｇrep、Ｂrep）として算出する。計算機は、求めた代表値を用いて８×８の画素データから構成される縮小画素データを作成する。計算機は、作成した縮小画素データ（ＲＧＢデータ）をＹＣｂＣｒデータに変換し、更に、輝度Ｙおよび２つの色差Ｃｂ、Ｃｒの各成分について離散コサイン変換（ＤＣＴ）を行う。ＤＣＴによって、画像データは周波数成分に変換される。なお、離散コサイン変換は当業者において周知な変換処理であるから詳細な説明は省略する。
【００２７】
例えば、図２（ｂ）に示すように、Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒの各成分について８×８の係数値が基準特徴量として算出される。すなわち、
Ｙｃ[8][8]＝{yc00, yc01, yc02…yc76,yc77}
Ｃｂｃ[8][8]＝{cbc00, cbc01, cbc02…cbc76,cbc77}
Ｃｒｃ[8][8]＝{crc00, crc01, crc02…crc76,crc77}
の値が、その対象物に対応する基準特徴量となる。
【００２８】
図３は、基準特徴量データベース２４４の一例を示す概略図である。図３には、あるカテゴリの図鑑データベース２４２に対応する基準特徴量データベース２４４が示されており、その基準特徴量データベース２４４には、「ObjA」〜「ObjC」を含む複数の対象物が登録されている。また、基準特徴量データベース２４４には、登録されている対象物ごとに基準特徴量Ｙｃ[8][8]、Ｃｂｃ[8][8]、Ｃｒｃ[8][8]が記録されている。対象物の種類に応じて、基準特徴量の値は異なっている。本実施例では、この特徴量を利用することによって、画像内に表現された被写体がいずれの対象物であるかが特定される。なお、これらの対象物「ObjA」〜「ObjC」は、例えば、植物についての図鑑データベース２４２に登録されている花である。さらに、基準特徴量データベース２４４には、登録されている複数の対象物毎に、対応する存在度情報が記録されている。存在度情報は、複数の存在条件（図３：条件１、条件２、…）毎に定められた存在度ｒ（ｋ，ｉ）が記録されている（ｋは、対象物を識別する識別子を、ｉは、条件を識別する識別子を表す）。存在条件とは、一般的な物質が存在している状態、状況、環境を示し、例えば、場所・位置に関する条件、時間的な条件、気候に関する条件が含まれる。より具体的には、場所・位置に関する条件とは、「草地」であること、「湿地」であること等のその場所の状態や、「動物園」であること等のランドマークに関するものが考えられる。時間的な条件とは、「春」であること等、季節の条件や、「夜」であること等、一日の時間的変化の条件が考えられる。気候に関する条件とは、「平均気温２０度以上」であること等、気温や湿度についての条件が考えられる。
【００２９】
また、存在度は、存在する可能性の大きさを表す指標であり、具体的には、存在確率であっても良いし、存在する可能性の大きさを２段階で表す値（例えば、○と×、０と１）であっても良いし、存在する可能性の大きさを多段階のレベルで表す値（例えば、Ａ〜Ｅ、１〜５）であっても良い。本実施例では、存在度として、存在確率を用いるものとする。ここで、図３に示す基準特徴量データベース２４４において、対象物「ObjA」に対応する存在度情報のうち、条件１、条件２、条件３についての存在度は、それぞれ、「０．９」「０」「０．８」である。これらは、対象物「ObjA」が、条件１、条件２、条件３下に存在する可能性の大きさを数値で表したものである。
【００３０】
外部記憶装置２４０には、画像フォルダ２４５が用意されている。画像フォルダ２４５には、ユーザによって撮影された複数の画像が、格納される。例えば、これらの画像は、デジタルカメラ３００からＩ／Ｆ部２９０を介して取得される。画像フォルダ２４５は、さらに、複数のサブフォルダ（図示省略）に分割されており、複数の画像は、これらのサブフォルダによって、分類・整理されている。例えば、比較的短い時間的な範囲内に撮影された画像群、具体的には、同じ日、同じ週に撮影された画像群や、比較的近い場所的な範囲内において撮影された画像群、具体的には、富士山で撮影された画像群は、ユーザによって、同一のサブフォルダに保存されている。
【００３１】
図１に戻って説明を続ける。内部記憶装置２２０には、画像処理部２３０として機能するコンピュータプログラムが格納されている。なお、画像処理部２３０の機能は、ＣＰＵ２１０がコンピュータプログラムを実行することによって実現される。
【００３２】
画像処理部２３０は、主だった機能部として、対象画像取得部２３１と、関連画像選択部２３２と、関連対象物認知部２３３と、特徴量算出部２３４と、条件推定部２３５と、評価値算出部２３６と、被写体特定部２３７と、詳細情報提供部２３８とを含んでいる。被写体特定部２３７は、さらに、サブ機能部として、候補抽出部２３７１と、類似度算出部２３７２と、類似度補正部２３７３と含んでいる。
【００３３】
・画像処理部２３０の処理：
図４〜図８を参照して、上述した画像処理部２３０の各機能部によって実行される一連の処理について説明する。本処理によって、画像処理装置２００は、電子図鑑として機能する。図４は、処理対象画像および関連画像の一例を示す説明図である。図５は、画像処理部によって実行される一連の処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。図６は、撮影条件推定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。図７は、評価値算出処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。図８は、被写体特定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【００３４】
画像処理部２３０の対象画像取得部２３１は、処理対象画像を表す画像データを取得する（ステップＳ１０２）。例えば、対象画像取得部２３１は、ユーザによって選択された処理対象画像を表す画像データを、画像フォルダ２４５から取得する。図２（ａ）には、取得された処理対象画像ＳＧの一例が図示されている。図２（ａ）に示す処理対象画像ＳＧは、撮影時情報が関連付けられているものの、被写体の特定はされておらず、被写体名は関連付けられていない。
【００３５】
続いて、画像処理部２３０は、ユーザからの入力に応じて、外部記憶装置２４０に格納されている複数の図鑑データベース２４２の中から、使用する図鑑データベース２４２を選択する（ステップＳ１０４）。
【００３６】
続いて、画像処理部２３０の特徴量算出部２３４は、処理対象画像ＳＧの特徴量を算出する（ステップＳ１０６）。具体的には、特徴量算出部２３４は、処理対象画像ＳＧを、８×８の小ブロックに分割し、上述した基準特徴量の算出と同様の方法によって対象特徴量を算出する。すなわち、算出される特徴量は、Ｙ、Ｃｂ、Ｃｒの各成分について８×８の係数値、Ｙｃ[8][8]、Ｃｂｃ[8][8] 、Ｃｒｃ[8][8]となる。ここで、本ステップにおいて算出される処理対象画像ＳＧの特徴量を、上述した基準特徴量と区別するため、画像特徴量と呼ぶ。
【００３７】
画像特徴量が算出されると、画像処理部２３０は、処理対象画像ＳＧの撮影時における撮影時条件を推定する一連の処理（撮影条件推定処理）を実行する（ステップＳ１０８）。図６に示すように、撮影条件推定処理が開始されると、まず、画像処理部２３０の関連画像選択部２３２（図１）は、後のステップ（Ｓ２０４〜）において使用する関連画像を、所定の条件に基づいて、選択する（ステップＳ２０２）。所定の条件とは、例えば、ＳＧと同一のサブフォルダに格納されていることである。関連画像は、例えば、処理対象画像ＳＧと所定の関連を有する画像であり、具体例としては、同一の日に撮影された画像や、同一のイベント（例えば、○○山ハイキング等）にて撮影された画像である。本実施例では、ユーザによってこれらの関連画像は、同一のサブフォルダに保存されている。
【００３８】
例えば、関連画像選択部２３２は、画像フォルダ２４５において画像が分類・整理されているサブフォルダのうち、処理対象画像ＳＧが格納されているサブフォルダに含まれている画像を関連画像候補とする。関連画像選択部２３２は、選択された関連画像候補の中から、その被写体が既に特定され、特定された被写体名が関連付けられている画像（被写体特定済み画像）を選択する。ここで、抽出される被写体特定済み画像は、基準特徴量データベース２４４に登録された対象物（例えば、図３：「ObjA」、「ObjB」）が、被写体として特定された画像である。図２（ｂ）には、処理対象画像ＳＧの関連画像として選択された２つの画像ＣＧ１と、ＣＧ２が示されている。これらの関連画像ＣＧ１、ＣＧ２は、上述した被写体特定済み画像であり、被写体名「ObjA」、「ObjC」がそれぞれ関連付けられている。
【００３９】
次に、画像処理部２３０の関連対象物認知部２３３は、選択された関連画像の被写体として関連付けられている被写体名を、関連対象物として認知する（ステップＳ２０４）。図２（ｂ）に示す例では、関連画像ＣＧ１の被写体名「ObjA」、および、関連画像ＣＧ１の被写体名「ObjC」が、処理対象画像ＳＧの関連対象物として認知される。
【００４０】
関連対象物が認知されると、画像処理部２３０の条件推定部２３５は、まず、基準特徴量データベース２４４を参照して、認知された関連対象物に対応する存在度情報を取得する（ステップＳ２０６）。例えば、条件推定部２３５は、基準特徴量データベース２４４の対象物の欄から関連対象物「ObjA」を検索し、「ObjA」に対応する存在度情報「条件１の存在度０．９、条件２の存在度０、条件３の存在度０．８、・・・・」を取得する（図３）。さらに、条件推定部２３５は、基準特徴量データベース２４４の対象物の欄から関連対象物「ObjC」を検索し、「ObjC」に対応する存在度情報「条件１の存在度０．８、条件２の存在度０．２、条件３の存在度０．７、・・・・」を取得する（図３）。
【００４１】
次に、条件推定部２３５は、存在度情報に含まれる各存在条件について、平均存在度Ｒｉ_aveを算出する(ｉは、存在条件を識別する識別子を表す。)。平均存在度Ｒｉ_aveは、関連対象物の各存在条件についての存在度の平均値である。例えば、条件推定部２３５は、条件１についての平均存在度として、関連対象物「ObjA」の条件１についての存在度０．９と、関連対象物「ObjC」の条件１についての存在度０．８の平均値Ｒ１_ave＝（０．９＋０．８）／２＝０．８５と算出する。同様にして、条件推定部２３５は、条件２の平均存在度Ｒ２_ave＝（０＋０．２）／２＝０．１、条件３の平均存在度Ｒ３_ave＝（０．８＋０．７）／２＝０．７５、・・・というように、存在度情報に含まれる全ての存在条件について、平均存在度を算出する。
【００４２】
各存在条件の平均存在度が算出されると、条件推定部２３５は、平均存在度が所定の閾値以上である存在条件を処理対象画像ＳＧの撮影時における条件（撮影時条件）であると推定する（ステップＳ２１０）。例えば、閾値＝０．７とすると、条件１の平均存在度Ｒ１_ave＝０．８５および条件３の平均存在度Ｒ３_ave＝０．７５は、閾値以上であるので、条件１および条件２は、撮影時条件であると推定される。一方で、閾値＝０．７とすると、条件２の平均存在度Ｒ２_ave＝０．１は、閾値未満であるので、条件２は、撮影時条件であると推定されない。撮影時条件が推定されると、撮影条件推定処理は、終了される。ここで、本処理において、条件１と条件３が撮影時条件であると推定され、他の存在条件については、撮影時条件とは推定されなかったとして、以下の説明を続ける。
【００４３】
図５のフローチャートに戻って、説明を続ける。次に、画像処理部２３０の評価値算出部２３６は、ステップＳ１０４において、選択された図鑑データベース２４２、および、対応する基準特徴量データベース２４４に登録された対象物（検索対象物）について、それぞれ評価値ＥＶを算出する処理（評価値算出処理）を実行する（ステップＳ１１０）。図７に示すように、評価値算出処理が開始されると、評価値算出部２３６は、まず、検索対象物の１つを評価値算出の対象として設定する（ステップＳ３０２）。例えば、図３に示す基準特徴量データベース２４４の対象物の欄に登録された対象物が上から１つずつ設定される。
【００４４】
評価値算出部２３６は、算出対象の検索対象物に対応する存在度情報の中から、ステップＳ１０８において推定された各撮影時条件について、存在度ｒ（ｋ，ｉ）を取得する（ステップＳ３０４）。例えば、算出対象の検索対象物が「ObjA」であるとすると、撮影時条件として推定された条件１の存在度「０．９」と条件３の存在度「０．８」が取得される。評価値算出部２３６は、取得された存在度を用いて、算出対象の検索対象物の評価値ＥＶを算出する（ステップＳ３０６）。評価値ＥＶ（ｋ）（ｋは、対象物を識別する識別子）は、上述した平均存在度Ｒｉ_aveと、推定された撮影時条件についての存在度ｒ（ｋ，ｉ）を用いて、以下の式によって、算出される。
【００４５】
【数１】
2007122321.tif 000003
【００４６】
具体的には、算出対象の検索対象物が「ObjA」であるとすると、ＥＶ（ObjA）＝（０．８５×０．９＋０．７５×０．８）／（０．８５＋０．７５）＝０．８５３と算出される。
【００４７】
評価値ＥＶが算出されると、評価値算出部２３６は、全ての検索対象物について評価値ＥＶを算出したか否かを判断する（ステップＳ３０８）。評価値算出部２３６は、未だ評価値ＥＶが算出されていない検索対象物が在ると判断すると（ステップＳ３０８：ＮＯ）、ステップＳ３０２に戻って、その検索対象物を新たな算出対象に設定し、上述の処理を繰り返す。一方、評価値算出部２３６は、全ての検索対象物について評価値ＥＶを算出したと判断すると（ステップＳ３０８：ＹＥＳ）、評価値算出処理を終了する。
【００４８】
図５に戻って説明を続ける。評価値ＥＶが算出されると、画像処理部２３０の被写体特定部２３７は、処理対象画像ＳＧの被写体を特定する処理（被写体特定処理）を実行する（ステップＳ１１２）。図８に示すように、被写体特定処理が開始されると、被写体特定部２３７の候補抽出部２３７１は、各検索対象物（例えば、図３：「ObjA」「ObjB」「ObjC」）の中から、算出された評価値ＥＶ（図５：ステップＳ１１０）が所定の抽出閾値以上である対象物を、候補対象物として抽出する（ステップＳ４０２）。
【００４９】
被写体特定部２３７は、抽出された候補対象物を、１つずつ選択する（ステップＳ４０４）。被写体特定部２３７の類似度算出部２３７２は、選択された候補対象物の基準特徴量（基準特徴量データベース２４４に記録されている：図３）と、ステップＳ１０６において算出された処理対象画像ＳＧの画像特徴量との類似度Ｒを算出する（ステップＳ４０６）。本実施例では、類似度Ｒとして、基準特徴量と画像特徴量とのユークリッド距離Ｄの逆数が用いられる（Ｒ＝１／Ｄ）。ユークリッド距離Ｄは、以下の式によって算出される。
【００５０】
【数２】
2007122321.tif 000004
【００５１】
なお、Ｙｃｐ，Ｃｂｃｐ，Ｃｒｃｐは基準特徴量（係数）を、Ｙｃｑ，Ｃｂｃｑ，Ｃｒｃｑは画像特徴量（係数）をそれぞれ示しており、変数ｉ，ｊは、共に０〜７（ｎ＝７）の整数値を採る。ユークリッド距離Ｄが小さいほど、両画像は類似性が高いことを示しており、ユークリッド距離Ｄが大きいほど、両画像は類似性が低いことを示している。したがって、ユークリッド距離Ｄの逆数である類似度Ｒが大きい程、両画像は類似性が高く、類似度Ｒが小さいほど、両画像は類似性が低いことを示している。
【００５２】
被写体特定部２３７の類似度補正部２３７３は、類似度算出部２３７２により算出された類似度Ｒを、類似度Ｒに対応する候補対象物の評価値ＥＶを用いて補正する（ステップＳ４０８）。補正後類似度Ｒ_adjは、例えば、評価値ＥＶ、類似度Ｒに乗じた値Ｒ_adj＝ＥＶ×Ｒとされる。
【００５３】
被写体特定部２３７は、算出された補正後類似度Ｒ_adjを、所定の判定閾値Ｒ_refと比較する（ステップＳ４１０）。被写体特定部２３７は、補正後類似度Ｒ_adjが判定閾値Ｒ_refより大きい場合には（ステップＳ４１０：ＹＥＳ）、その補正後類似度Ｒ_adjに対応する候補対象物を、処理対象画像ＳＧの被写体である対象物（被写体対象物）として特定し（ステップＳ４１２）、ステップＳ４１４に移行する。一方、被写体特定部２３７は、補正後類似度Ｒ_adjが判定閾値Ｒ_refより小さい場合には（ステップＳ４１０：ＮＯ）、そのまま、ステップＳ４１４に移行する。
【００５４】
次に、被写体特定部２３７は、ステップＳ４０２において、抽出された候補対象物の全てが、ステップＳ４０４において選択済みか否かを判断する（ステップＳ４１４）。被写体特定部２３７は、未選択の候補対象物があると判断すると（ステップＳ４１４：ＮＯ）、ステップＳ４０４に戻って、未選択の候補対象物を新たに処理対象に選択し、上述の処理を繰り返す。
【００５５】
一方、被写体特定部２３７は、全ての候補対象物が選択済みであると判断すると（ステップＳ４１４：ＹＥＳ）、上述したステップＳ４１２において１以上の被写体対象物を特定済みか否かを判断する（ステップＳ４１６）。被写体特定部２３７は、１以上の特定被写体対象物が特定済みであると判断すると（ステップＳ４１６：ＹＥＳ）、被写体特定処理を終了する。一方で、被写体特定部２３７は、未だ１つの被写体特定物も特定されていないと判断すると（ステップＳ４１６：ＮＯ）、ステップＳ４０２において、候補対象物の抽出に用いた抽出閾値の値を、所定量下げる（ステップＳ４１８）。これは、先に抽出された候補対象物の中に、被写体対象物が存在しないと考えられるため、未だ候補対象物とされていない検索対象物の中から、新たな候補対象物を抽出するためである。抽出閾値の値が下げられると、被写体特定部２３７は、ステップＳ４０２に戻って、上述の処理を繰り返す。ただし、被写体特定部２３７の候補抽出部２３７１は、２回目以降のステップＳ４０２において、前回までに既に抽出された対象物を除いた検索対象物を、候補対象物の抽出対象とするようにする。
【００５６】
図５に戻って説明を続ける。被写体特定処理が終了されると、画像処理部２３０の詳細情報提供部２３８は、特定された被写体対象物の詳細情報を図鑑データベース２４２から読み出して、表示部２６０に表示する（ステップＳ１１６）。詳細情報提供部２３８は、複数の被写体対象物が特定されている場合には、それら、複数の被写体対象物を被写体候補として、それぞれの詳細情報を表示部２６０に表示する。
【００５７】
以上説明した画像処理装置２００によれば、図鑑データベース２４２に登録された検索対象物ごとに算出された評価値ＥＶに基づいて、検索対象物の中から候補対象物を絞り込むので、被写体特定処理に要する処理時間を低減することができる。
【００５８】
また、評価値ＥＶは、推定された処理対象画像ＳＧの撮影時条件を用いて、検索対象物が処理対象画像ＳＧの被写体として存在する可能性の大きさを示す値である。このような、ＥＶを被写体特定処理に用いることにより、処理対象画像ＳＧの撮影時条件を考慮して被写体を特定することが可能になり、被写体の特定精度が向上する。具体的には、評価値ＥＶを用いて検索対象物の中から候補対象物を絞り込んでいる。また、特定に用いる類似度Ｒを評価値ＥＶを用いて補正している。これにより、被写体の特定精度が向上する。
【００５９】
さらに、画像処理装置２００は、抽出閾値以上の評価値ＥＶを有する検索対象物を候補対象物として抽出し、候補対象物に対して被写体を特定する処理（図８：ステップＳ４０６〜Ｓ４１０）を実行しているので、効率良く被写体対象物を特定することができる。この結果、被写体特定処理に要する処理時間を低減することができる。
【００６０】
さらに、画像処理装置２００は、処理対象画像ＳＧに関連する関連画像のうち被写体特定済みのものを用いて、撮影時条件を推定することができる。従って、処理対象画像ＳＧに撮影時条件が予め解っていなくても、適切な評価値ＥＶを算出して、被写体特定精度の向上、および、被写体特定処理時間の低減を実現することができる。
【００６１】
さらに、画像処理装置２００は、基準特徴量データベース２４４に、各検索対象物に対応付けられた存在度情報を予め有している。この存在度情報を用いて、撮影時条件の推定、および、評価値ＥＶの算出を行うことにより、適切な撮影時条件の推定、および、評価値ＥＶの算出を行うことができる。実世界の状況を考えると、高山植物や特定の動物など、それぞれの対象物が存在する存在条件（場所、時間、気候など）は、限られていることが多い。従って、処理対象画像ＳＧの撮影時条件や、検索対象物の存在度情報を被写体特定処理において考慮することにより、被写体特定精度の向上、および、被写体特定処理時間の低減を実現することが可能になる。
【００６２】
Ｂ．第２実施例：
上記実施例において、条件推定部２３５は、処理対象画像ＳＧと関連する関連画像を用いて、処理対象画像ＳＧの撮影時条件を推定しているが、撮影時条件の推定の方法は、これに限られない。例えば、処理対象画像ＳＧに所定の付属情報が関連付けられている場合には、この付属情報を、撮影時条件の推定に利用することができる。以下、処理対象画像ＳＧに、処理対象画像ＳＧの撮影された位置を表す位置情報が、付属情報として関連付けられている場合に用いられる画像処理装置２００を、第２実施例として説明する。なお、第２実施例に係る画像処理装置２００は、撮影時条件の推定に関する部分を除いて、第１実施例に係る画像処理装置２００と同一であるので、以下の説明では、撮影時条件の推定に関する部分を選択的に説明する。
【００６３】
図９〜図１２を参照して、第２実施例に係る画像処理装置２００について説明する。図９は、第２実施例に係る画像処理装置を示す説明図である。図１０は、位置情報データベースに記録されている情報を概念的に示す説明図である。図１１は、画像データと共に、画像データと関連付けられた付属情報を含む画像ファイルの一例を概念的に示す説明図である。図１２は、第２実施例における撮影条件推定処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。
【００６４】
第２実施例に係る画像処理装置２００は、図９に示すように、第１実施例に係る画像処理装置２００が備える関連画像選択部２３２および関連対象物認知部２３３に代えて、撮影位置情報取得部２３９を備えている。さらに、第２実施例に係る画像処理装置２００の外部記憶装置２４０には、第１実施例に係る画像処理装置２００の外部記憶装置２４０に格納されている各種情報に加えて、位置情報データベース２４６が格納されている。第２実施例に係る画像処理装置２００のその他の構成は、第１実施例に係る画像処理装置２００の構成と同一であるので、同一の構成要素について、図９において図１と同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００６５】
位置情報データベース２４６には、図１０に示す情報４００が記録されている。情報４００は、緯度と経度により特定される地球上における位置と、その位置における１または複数の存在条件とが関連付けられた情報である。例えば、図１０に示す情報４００では、条件Ａ〜条件Ｄと、これらの存在条件下にある位置を表す緯度と経度とが関連付けられている。図１０には、理解の容易のため、条件Ａ〜条件Ｄのそれぞれに、その条件の例示をカッコ書きで付している（岩場、草地、低地、湿地など）。１つの位置（緯度＋経度）に１つの存在条件が関連付けられているとは限らず、複数の存在条件が関連付けられていても良く、例えば、図１０の情報４００における右上付近の領域には、条件Ａと条件Ｂの２つが関連付けられている。
【００６６】
第２実施例に係る画像処理装置２００において、処理対象画像ＳＧは、図１１に示す画像ファイル５００に格納された画像データの形で取得される。画像ファイル５００は、画像データを格納する画像データ格納領域５０１と、付属情報を格納する付属情報格納領域５０２を備えている。付属情報は、例えば、ＥＸＩＦ（Exchangeable Image File Format）形式に従って、タグを用いて、付属情報としての各種パラメータを特定できるように格納されている。付属情報は、ディジタルスチルカメラ等の画像データ生成装置において、画像データが生成された時（撮影時）の画像に関する情報であり、図１１に示すように、位置情報を含んでいる。
【００６７】
位置情報は、画像ファイル５００に含まれる画像データが、撮影により生成された地理的な位置（以下、撮影位置という。）を示す。具体的には、図１１に示すように、位置情報は、生成位置を特定するための緯度および経度を含んでいる。位置情報は、さらに、生成位置を特定するための高度、生成時の撮影方向を特定するための撮影方向情報を含んでも良い。
【００６８】
これらの位置情報は、例えば、ＧＰＳ機能を備えたデジタルスチルカメラにより、画像が撮影される時に取得され、画像ファイル５００に格納される。具体的には、ＧＰＳ機能を備えたデジタルスチルカメラは、ＧＰＳアンテナおよびＧＰＳ回路を備えている。デジタルスチルカメラは、ＧＰＳアンテナを用いてＧＰＳ衛生からの電波を受信し、ＧＰＳ回路を用いて受信された電波を解析することにより、位置情報を取得する。これ以外にも、位置情報は、例えば、デジタルスチルカメラに接続された別体のＧＰＳユニットを用いて取得されても良いし、地図ソフトウェアにおいて生成位置を指定することによって取得されても良い。
【００６９】
次に、第１実施例における撮影条件推定処理（図６）に代えて実行される第２実施例における撮影条件推定処理について説明する。図１２に示すように、第２実施例における撮影条件推定処理が開始されると、画像処理部２３０の撮影位置情報取得部２３９は、処理対象画像ＳＧの撮影位置を示す位置情報を取得する（ステップＳ５０２）。具体的には、撮影位置情報取得部２３９は、処理対象画像ＳＧを表す画像ファイルが格納された画像ファイル５００の付属情報として格納されている位置情報（上述）を取得すれば良い。
【００７０】
位置情報が取得されると、画像処理部２３０の条件推定部２３５は、位置情報データベース２４６を参照して、処理対象画像ＳＧの撮影時条件を推定する（ステップＳ５０４）。具体的には、条件推定部２３５は、ステップＳ５０２において取得された位置情報に含まれる緯度と経度に対応する１または複数の存在条件（例えば、図１０：条件Ａ）を、位置情報データベース２４６から取得し、取得された存在条件を処理対象画像ＳＧの撮影時条件と推定する。
【００７１】
第２実施例における他の処理（評価値算出処理、被写体特定処理等）は、第１実施例における処理（図５、図７、図８）と同一であるので、その説明を省略する。ただし、第２実施例の撮影条件推定処理では、推定された各撮影条件についての平均存在度Ｒｉ_aveは算出されない。従って第２実施例における評価値算出処理において、評価値ＥＶは、上述した算出式（２）において、各撮影条件の平均存在度Ｒｉ_ave＝１．０とした式を用いて算出される。
【００７２】
以上説明した第２実施例に係る画像処理装置２００によれば、処理対象画像ＳＧに関連付けられた付属情報を用いて容易に、撮影時条件を推定することができる。そして、第１実施例に係る画像処理装置２００と同様に、被写体特定精度の向上、および、被写体特定処理時間の低減を実現することができる。
【００７３】
Ｃ．変形例：
・第１変形例：
上記実施例における被写体特定処理において、抽出閾値以上の評価値ＥＶを有する検索対象物を候補対象物として抽出しているが、これに代えて、評価値ＥＶの大きい順に、各検索対象物について被写体対象物か否かを判定しても良い。そして、１または複数の所定数の被写体対象物が特定されて時点で、被写体特定処理を終了しても良い。かかる場合も、効率良く被写体対象物を特定することができる。この結果、被写体特定処理に要する処理時間を低減することができる。
【００７４】
・第２変形例：
被写体特定処理に用いられる基準特徴量、および、画像特徴量は、上記実施例に限られない。上記実施例では、ＭＰＥＧ−７において採用されている色配置（Ｃｏｌｏｒ  Ｌａｙｏｕｔ）を表す値を基準特徴量および対象特徴量として用いているが、例えば、これに代えて、あるいは、これと共に、平均画素値（例えば、画像を構成する各画素のＲＧＢ値の平均値、Ｒ_ave、Ｇ_ave、Ｂ_ave）、色ヒストグラムの値や、被写体（および対象物）の形状に基づく値を、基準特徴量および画像特徴量として利用してもよい。
【００７５】
・第３変形例：
上記実施例におけるステップＳ１１４（図５）において、画像処理部２３０の詳細情報提供部２３８は、特定された被写体対象物の詳細情報と共に、被写体対象物の認識確度ＡＲを表示部２６０に表示しても良い。認識確度ＡＲは、処理対象画像ＳＧの実際の被写体と、被写体特定処理によって特定された被写体対象物とが一致している可能性の程度を表す指標であり、例えば、以下の式を用いて算出される。
ＡＲ＝（Ｄ_max−Ｄ_adj）／Ｄ_max
Ｄ_adj＝Ｄ／ＥＶ                      …（３）
ここで、Ｄは、上述したように、特徴量空間における基準特徴量と画像特徴量とのユークリッド距離である。Ｄ_adjは、評価値ＥＶによって補正された補正後ユークリッド距離ということができる。Ｄ_maxは、特徴量空間において取り得るユークリッド距離Ｄの最大値、すなわち、基準特徴量と画像特徴量とが最も類似してない場合に、算出されるユークリッド距離の値である。こうすれば、ユーザは、処理対象画像ＳＧの被写体が正しく特定されたか否かの目安を得ることができ、便利である。
【００７６】
・第４変形例：
上記第１実施例では、処理対象画像ＳＧが格納されているサブフォルダに含まれている画像を関連画像候補としているが、関連画像候補の選択方法は、これに限られない。例えば、処理対象画像ＳＧおよび関連画像候補となり得る画像の画像データに、上述した付属情報として、撮影位置を表す位置情報や撮影日時を表す時間情報が関連付けられている場合には、これらの付属情報を用いて、関連画像候補を選択しても良い。かかる場合には、例えば、関連画像選択部２３２は、処理対象画像ＳＧおよび画像フォルダ２４５に格納されている他の画像の付属情報を参照して、処理対象画像ＳＧが撮影された位置との距離が所定値以下である位置で撮影、かつ／または、処理対象画像ＳＧが撮影された時間との差が所定値以下である時間に撮影された画像を、画像フォルダ２４５に格納されている他の画像の中から関連画像候補として選択しても良い。係る場合には、ユーザが互いに関連する画像を適切にサブフォルダによって分類していなくても、適切な関連画像候補を選択することができる。
【００７７】
・他の変形例：
上記第２実施例において、画像処理装置２００は、画像処理装置２００の条件推定部２３５は、処理対象画像ＳＧに関連付けられた位置情報を用いて、撮影時条件を推定しているが、これに代えて、または、これと共に、他の情報を用いて撮影時条件を推定しても良い。例えば、処理対象画像ＳＧに撮影日時を表す時間情報が関連付けられている場合には、例えば、画像処理装置２００において、位置情報データベース２４６に代えて、または、位置情報データベース２４６と共に、時間とその時間において満たされる存在条件（「朝」「春」等）とを関連付けた情報を、外部記憶装置２４０に予め格納しておいても良い。こうれば、条件推定部２３５は、処理対象画像ＳＧの撮影日時に応じて、撮影時条件を推定することができる。
【００７８】
上記実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部をハードウェアに置き換えてもよい。
【００７９】
以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨並びに特許請求の範囲を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】第１実施例に係る電子図鑑として機能する画像処理装置を示す説明図。
【図２】実施例に用いる特徴量を説明する。
【図３】基準特徴量データベースの一例を示す概略図。
【図４】処理対象画像および関連画像の一例を示す説明図。
【図５】画像処理部によって実行される一連の処理の処理ルーチンを示すフローチャート。
【図６】撮影条件推定処理の処理ルーチンを示すフローチャート。
【図７】評価値算出処理の処理ルーチンを示すフローチャート。
【図８】被写体特定処理の処理ルーチンを示すフローチャート。
【図９】第２実施例に係る画像処理装置を示す説明図。
【図１０】位置情報データベースに記録されている情報を概念的に示す説明図。
【図１１】画像データと付属情報を含む画像ファイルの一例を概念的に示す説明図。
【図１２】第２実施例における撮影条件推定処理の処理ルーチンを示すフローチャート。
【符号の説明】
【００８１】
２００…画像処理装置
２１０…ＣＰＵ
２２０…内部記憶装置
２３０…画像処理部
２３１…対象画像取得部
２３２…関連画像選択部
２３３…関連対象物認知部
２３４…特徴量算出部
２３５…条件推定部
２３６…評価値算出部
２３７…被写体特定部
２３７１…候補抽出部
２３７２…類似度算出部
２３７３…類似度補正部
２３８…詳細情報提供部
２３９…撮影位置情報取得部
２４０…外部記憶装置
２４２…図鑑データベース
２４４…基準特徴量データベース
２４５…画像フォルダ
２４６…位置情報データベース
２６０…表示部
２７０…操作部
３００…デジタルカメラ
５００…画像ファイル
５０１…画像データ格納領域
５０２…付属情報格納領域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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